效果图： html： <div class='site_bar'>首页</div> css: .site_bar{ background-image : linear-gradient(red,red); background-position : center bottom; background ...
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2018-12-05 21:01:57
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Adaboost和GBDT的区别以及xgboost和GBDT的区别 以下内容转自 https://blog.csdn.net/chengfulukou/article/details/76906710 ，本文主要用作记录收藏 AdaBoost VS GBDT 和AdaBoost一样，Gradient ...
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2018-12-04 21:12:03
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WEEK 3 Logistic Regression Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression ...
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2018-12-03 15:28:37
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Linear regression predicts a real-valued output based on an input value. We discuss the application of linear regression to housing price prediction, ...
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2018-12-02 16:10:29
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1. Tippy.js background: linear-gradient(91deg,#f1eefc,#9dc6ff 70%,#a5bcff);（body背景色） background: linear-gradient(135deg,#56c8ff,#6f99fc) no-repeat;（bu ...
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2018-11-30 20:19:27
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指数衰减率先用较大的学习率快速迭代，得到一个较优的解。然后，指数衰减法生效，随着迭代的继续逐步减少学习率，这样，可以得到更稳定的解。decayed_learning_rate=learning_rate*decay_rate^(global_step/decay_steps)decay_rate衰减系数decay_steps衰减速度当staircase为True，则global_step/deca
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2018-11-25 21:18:00
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原理 梯度下降是一个很常见的通过迭代求解函数极值的方法，当函数非常复杂，通过求导寻找极值很困难时可以通过梯度下降法求解。梯度下降法流程如下： ![image.png 10.8kB][1] 上图中，用大写字母表示向量，用小写字母表示标量。 假设某人想入坑，他站在某点，他每移动一小步，都朝着他所在点的梯 ...
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2018-11-25 13:23:24
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一.前言 之前我们讨论的所有问题都是先学习action value,再根据action value 来选择action(无论是根据greedy policy选择使得action value 最大的action,还是根据ε-greedy policy以1-ε的概率选择使得action value 最大 ...
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2018-11-17 16:01:12
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近期在搞论文，须要用梯度下降算法求解，所以又一次整理分享在这里。主要包含梯度介绍、公式求导、学习速率选择、代码实现。 梯度下降的性质： 1.求得的解和选取的初始点有关 2.能够保证找到局部最优解，由于梯度终于会减小为0，则步长与梯度的乘积会自己主动越来越小。 梯度简单介绍 一个多元函数的在某点的梯度 ...
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2018-11-07 20:13:39
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背包问题 贪心算法 一 问题描述 二 问题分析 **三 代码实现 package knapsnap; import java.io.BufferedWriter; import java.io.FileWriter; import java.io.IOException; import java.u ...
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2018-11-07 14:06:28
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